与「叫兽」相关的搜索结果

下班了下班了！！来成都拍摄三天 感谢铁手叫兽喘不过气帮我拍照 感谢门槛哥来帮我后勤 感谢化妆师小姐姐辛苦了辛苦了！！ 这家火锅真好吃🥰🥰🥰

胶片感 🍎6s拍摄 期待一下成片吧～这次和叫兽拍了6套 他说我适合纯欲清新 我们拍cos的时候都拍emo了！我超级不适合cos 真的很掩盖颜值

追觅要成成下一个乐视？ 这回真的危险了！ 追觅真正危险的，不是扫地机器人突然不行了。 而是它过去那套“产品公司 + 地方国资 + 产业基金 + 生态公司 + 高估值叙事”的资本机器，开始被反查了。 追觅每一个新产业都是和各个地方招商深度合作的，地方财政出80%的投资基金，追觅出20%，但是地方财政出了大头反而完全不管企业经营，追觅出了20%却能全权决定所有资金的使用权。 如果一个项目里，地方资金占了大头，甚至承担了绝大部分资金投入，但真正的运营权、决策权、话语权却主要掌握在追觅体系手里，那地方现在回头摸排就很正常了：钱投哪了？ 项目落地了吗？ 产能出来了吗？ 税收和就业兑现了吗？ 国资到底是在投产业，还是在给一个估值故事加杠杆？ 追觅过去最强的能力，是把扫地机讲成机器人，把机器人讲成 AI，把 AI 讲成万物生态，再拿这个故事去撬动地方资源和资本市场。 顺周期的时候，这叫硬科技独角兽。 逆周期的时候，一旦有几个项目亏损较大，地方就会开始排查。 所以追觅不是产品公司身份崩了，而是资本叙事的信任开始松了。 接下来它能不能过关，就看三件事：主业财务经不经得起审计； 地方基金项目有没有真实产出； 汽车、手机、机器人这些跨界，到底是战略，还是估值材料？ 追觅最危险的地方，不是卖不动货，而是过去最会讲故事、最会拿钱、最会扩张的那套模式，开始被要求验货了。

一个人，一台电脑，月入400w。 他就是 Pieter Levels @levelsio 作为独立开发者，过去几年，他公开构建了上百个项目。 很多人可能听过他的神话，但大多数人对他的理解，还停留在「勤奋」或者「运气好」这种肤浅的层面。 我跟你说，Pieter 真正恐怖的地方，不是他一年能撸 12 个项目，是他彻底颠覆了工业时代以来，人类对「商业」这两个字的底层认知。 他像一个生活在赛博时代的幽灵，用最原始的工具，构建了一个属于他一个人的数字帝国。 其实吧，现在的创业圈，病得很重。 很多好学生都在玩一种叫「假装创业」的游戏。 我们习惯了用「资源的堆砌」来掩盖「思考的懒惰」。 用最贵的AI产品，租最贵的办公室，招最优秀的员工，拿最头部的风投，然后花半年时间开会、写 PPT、打磨那个可能根本没人要的产品。 这种模式在工业时代行得通，因为那是规模效应的时代。 但在 AI 时代，这种沉重的组织架构，就是自杀。 Pieter 的逻辑完全相反。 他有一句名言：If you're not embarrassed by the first version of your product, you've launched too late. （如果你不为产品的第一个版本感到羞耻，那你上线就太晚了。） 他的 Photo AI，刚上线的时候，后台其实根本没跑什么牛逼的算法。 他只是在 X 上发了一句：AI 替代 85% 摄影工作。 然后迅速撸了个极其简陋的网页，挂了个付费链接。 用户付了钱，上传照片，后台其实是他在手动给 AI 修图。 他用这种「手搓」的方式，在第一周就验证了一个极其残酷的事实： 用户真的愿意为了「AI 摄影」这件事掏钱。 这就是认知的降维打击。 他把产品当成一个生物体在演化，而不是一个工业品在制造。 工业品需要出厂即完美，而生物体只需要在环境中活下来。 大多数人死在追求完美的傲慢里，而 Pieter 活在快速验证的卑微里。 他不在乎产品美不美，他在乎的是，用户的钱袋子到底有没有动。 我有时候觉得，我们不是缺技术，也不是缺钱。 我们缺的是那种「敢于直面市场真实反馈」的勇气。 Pieter 用的技术栈，在程序员眼里简直是「垃圾」：PHP、jQuery、SQLite。 他用这些被主流圈子嫌弃的「老古董」，跑出了吊打无数独角兽的现金流。 因为他明白一个真理：用户买的是解决方案，不是你的代码优雅程度。 在这个 High Tech, Low Life 的时代，一个人就是一支军队。 Pieter 的生活状态极其分裂：在沙发上，穿着内裤，抱着一台破笔记本，写着被大厂鄙视的代码，却赚着大厂 CEO 都羡慕的钱。 这背后就是一种极端的数字主权。 在 AI 抹平了技术门槛的今天，真正稀缺的不再是代码能力，是你对真实世界的感应力。 他不属于任何公司，不依赖任何平台，他只属于他自己。 这种自由，是靠无数次失败换来的。 他那「12 个月做 12 个项目」的挑战，其实是一场关于「概率」的豪赌。 如果你一年试 12 个方向，只要撞对一个，你就成了。 而大多数人，这一辈子连一次真正的尝试都没做过，就在脑子里把自己否定了。 我想到了《赛博朋克 2077》里的那句话，世界正在变得越来越折叠。 一部分人在沉重的体制里慢慢腐烂，另一部分人像 Pieter 这样，在数字缝隙里疯狂生长。 别再憋大招了，朋友们。 去试错，去被拒绝，去用最简陋的工具，去撞那个最真实的需求。 这个时代，不再属于大象，而属于那些跑得足够快的跳蚤。

又一个可以美股抄作业的AI投资大神，就是那个被 #OpenAI# 扫地出门的天才少年Leopold Aschenbrenner，他管理的基金Situational Awareness，仅仅1年多时间，从资产2.25亿美金飙升到如今55亿美金，整整增长了24倍。 他目前持仓的15只主要美股，每一只都跟AI相关，他的逻辑跟我们平时研究公链或AI的逻辑有异曲同工之处，核心看底层硬约束。缺电投电，缺内存投内存，缺机房投机房。 25年底，他基金披露出来的前5大持仓分别如👇图2，这5家公司在26年涨幅都十分惊人，给基金带来了接近20亿美金增长，以后是一个很好抄作业的代表，抄作业链接放在评论区！ #BE# 解决“缺电问题”。 #LITE# 解决“数据传输问题”。 #CRWV# 解决“云与Token经济问题”； #SNDK# 解决“数据存储问题”。 #CIFR# 解决“机房借电问题”； 1️⃣Bloom Energy (#BE#) ，AI 时代的“私人充电宝” 核心卖燃料电池的。它不靠电网，直接用天然气或氢气在现场发电，减少了AI机房的电力建设周期。 众所周知，美国电网旧的老掉牙，要等电网完善，AI机房黄花菜都凉了。Oracle要建超大规模机房给 OpenAI 用，电网批电要等几年，但找 Bloom Energy 几个月就能搞定，而Oracle也是BE的大客户之一。它现在是 AI 基础设施的「脱电网神器」。 2️⃣Lumentum Holdings (#LITE#) ，算力机房的“高速公路”，光通信领域的绝对龙头，专门做光收发器和激光器。 现在的 GPU 集群，比如几万张 H100之间，数据交换量极其恐怖。如果用铜线连接，速度慢还发热。Lumentum 的光模块就是把电信号变光信号，让几万颗芯片像一个大脑一样协同工作。没有它，算力集群就是一盘散沙。 3️⃣CoreWeave Inc(#CRWV#) 属于NVIDIA 的“亲儿子”算力商。这家公司以前是挖以太坊的，毕竟都是GPU，由于ETH转型POS后，干脆后面全仓转型搞 GPU 云服务。 它是 NVIDIA 全球最大的合作伙伴之一，甚至能先于亚马逊、谷歌拿到最顶级的显卡（H100/H200/B200）。它是专门为 AI 训练而生的云，效率比传统公有云高得多，是现在 AI 独角兽们最爱租的“算力房东”。 4️⃣Sandisk Corp (#SNDK#) ，最近已经涨疯了，很快要站上1000美金了，作为存储巨头，核心做闪存和 SSD 硬盘。 目前大家都在抢算力，但 AI 模型越大，喂给它的数据就越多，训练出来的“权值文件”也越大。AI 不光需要大脑快，还需要兜里装得下海量知识。存储是整个 AI 链条里刚需型的环节。 5️⃣Cipher Digital (#CIFR#) ， 矿场变机房的“转型标兵”，它是一家从加密货币矿工成功上岸 HPC。 首先这家公司原来叫 Cipher Mining赛富矿业，2026 年初刚改名 Cipher Digital。目前矿场最值钱的是什么？是大载荷的供电许可和现成的配电设施。 这家公司把挖矿的厂房拆了，改造成 AI 机房，直接卖电力容量给 AWS和谷歌。在“缺电”的当下，它手里的电力批文就是金矿。 天才少年Leopold Aschenbrenner的投资逻辑，是值得借鉴和思考的，他采用的便是标准的「第一性原理」，推演未来3-5年后，AI市场最缺乏的是什么，那么现在就去资本市场下注！🧐

在日本做了几年独立 AI 工程师,聊几个只有真正在这里干过才知道的事。不是签证、收入、市场分析那些,是日常工作里那些不会出现在任何攻略帖里的细节。 第一个没人告诉你的事:在日本,中国人做 AI 有一个非常奇怪的信用加成。 日本企业对"AI"这件事的认知来源主要是两个:美国和中国。美国代表前沿(OpenAI、Anthropic、Google),中国代表速度(DeepSeek、千问、字节)。你是中国人,天然被归到"速度快、实战经验丰富、见过大场面"这个认知框里。 日本本土的 AI 工程师大多数是从学术界转过来的,理论功底扎实,但生产部署经验偏弱。你跟日本客户说"我在中国的互联网公司做过日均千万级 DAU 的数据系统",他们的反应不是"哦",是"えー、すごいですね(哇好厉害)"。因为日本本土很少有这种体量的实战场景。 这个加成不是永久的,干砸一个项目就没了。但它给了你一个很好的开局:第一次见面时,客户对你的预期天然比对一个日本本地工程师高半格。 第二个没人告诉你的事:日本客户最怕的不是你技术不行,是你"突然消失"。 在日本商业文化里,"飞ぶ"(消失/跑路)是对合作关系最大的恐惧。他们之前遇到过的外国 freelancer 里,有人项目做到一半签证到期走了,有人拿了预付款之后联系不上了,有人说好的交付日期突然说"还需要两周"然后反复延期。 所以日本客户考察你的第一优先级不是"你有多强",是"你靠不靠谱"。靠谱的定义极其具体:说好周五交就周五交,邮件当天回,电话接得到,出了问题第一时间主动说而不是藏着。 我刚来日本的时候不理解这一点,觉得"技术好就够了"。后来才明白,在日本,你交付质量 90 分但每次都准时,比你交付质量 98 分但偶尔迟到一次,在客户心里的评价要高得多。信赖感(信頼感)是日本商业关系的地基,地基不稳什么都白搭。 第三个没人告诉你的事:在日本做 AI 落地,最有效的销售话术不是"AI 能帮你省多少钱",是"不用 AI 你会被同行甩开多远"。 日本企业的决策动机跟中国企业不一样。中国企业决策靠 ROI:"花这些钱能赚回来多少?"算得过来就干。日本企业决策靠"危機感":"不做这件事会不会落后于同行?"同行都在做,我不做,不行。同行都没做,我为什么要第一个冒险? 所以你跟日本客户谈 AI,最有效的切入方式不是给他算 ROI,是告诉他:"你的竞争对手 XX 已经在用 AI 做这件事了。"这句话在日本商业文化里的杀伤力,比任何 ROI 计算表都大。 当然,前提是你说的是真的。日本圈子小,胡说被抓到一次,你在整个行业就废了。 第四个没人告诉你的事:中日英三语是一个被严重低估的壁垒。 表面上看,语言只是沟通工具。实际上,三语能力让我能做到一件几乎没有竞争者能做的事:用英文读 Anthropic 的 system card 和最新的技术文档,用中文跟国内的 AI 社区保持同步,用日语跟客户的业务方和技术方深度沟通。 全球最前沿的 AI 信息首先出现在英文世界,通常晚一到两天出现在中文世界,晚一到两周出现在日文世界。我能在信息出现的第一天就消化它,然后在一周内把它变成日本客户能理解和使用的方案。 这个时间差就是我的定价权。日本本地的 AI 工程师要等日文翻译或解读出来才能跟进,美国的 AI 工程师不会日语进不了日本市场。中间这个位置,人极少。 第五个没人告诉你的事:我交过最贵的学费是"把中国的工作习惯带到日本"。 刚来的时候我犯了几个现在想起来都想扇自己的错误: 给客户发了一个方案,里面直接写"你们现在的做法效率很低,应该换成 XX"。在中国这叫直接、高效。在日本这叫"失礼"。日本的方式是:"贵社目前的方式当然是经过深思熟虑的(先给面子),不过如果考虑未来的扩展性(给台阶),或许可以参考一下这种方法(才提建议)。"同样的意思,包装方式完全不同。我花了大概半年才把这个习惯改过来。 还有一次,客户说"検討します"(我们考虑一下),我以为是真的在考虑,等了两周去跟进。后来才知道这句话在很多场合的真实含义是"我们不打算做,但不好意思当面拒绝你"。在日本,"不"很少被直接说出口,你得学会听懂那些"不是不"的"不"。 还有一次把项目进度做成了飞书文档共享给客户。客户完全不知道飞书是什么,打不开。后来老老实实改用 Excel + 邮件。在日本企业里,Excel 和邮件是永远不会错的选择。你觉得落后,人家觉得稳当。 第六个:最意想不到的获客渠道。 我以为在日本获客要靠 LinkedIn 或者行业展会。实际上我最有效的获客渠道有两个:一个是 X(推特),另一个是日本特有的"勉強会"(学习会/技术分享会)。 日本的技术社区有一种独特的文化:定期办免费的技术分享会,大家轮流讲自己在做的东西。你去讲一次,讲得好,会后有人来跟你换名片(是的,日本还在用纸质名片,而且交换名片有一套完整的礼仪),两周后邮件来了:"之前听了您的分享,我们公司正好有一个类似的课题,方便聊一下吗?" 这种获客方式成本为零,但信任转化率极高,因为对方亲眼见过你讲东西,知道你是真的懂而不是嘴上说说。 最后说一句总结。 在日本做独立 AI 工程师,最核心的能力不是技术,是"翻译"。不是语言翻译,是把全球最前沿的 AI 技术,翻译成日本企业能理解、敢尝试、用了之后能看到结果的东西。技术只是原料,翻译才是手艺。 而这个"翻译"能力是没法被 AI 替代的,因为它的核心不是信息转换,是理解两种完全不同的商业文化各自在怕什么、想要什么、能接受什么。这种理解只能靠在两边都踩过坑才能长出来。 所以如果你问我在日本做 FDE 最大的壁垒是什么,不是技术,不是签证,不是日语,是你愿不愿意花几年时间在一个节奏完全不同的市场里,把那些只有踩过才懂的坑全部踩一遍。 踩完了,壁垒就是你自己。

新加坡先驱地铁站，华人妈妈带女儿坐扶梯，身后有人伸手摸她屁股。 大姐一把揪住，保安大叔冲过来按人，报警一气呵成。 《联合早报》写得清清楚楚：受害人是华人，保安是马来人——唯独没写摸人的是哪个族。 懂了，这叫“选择性报道防分裂”。 试问一句：下次破案是不是只公布受害者性别，罪犯性别保密？

梁文锋是非常特立独行的，浙大毕业不找正经工作，闭关炒股三年，最后干量化干到国内一霸，割得A股散户嗷嗷叫，筹集资金干AI，生在美国完全就是考藤校，大二辍学创业那种类型的nerd 幸运的是，梁出生在广东一个观念比较开明的教师家庭，允许他从小拆装收音机，超前学高数，广东是中国商业氛围最浓厚的省份之一，要生在内地，梁估计就只会做题进大厂了。。。